Журнал вычислительной математики и математической физики
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Ж. вычисл. матем. и матем. физ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 2019, том 59, номер 8, страницы 1299–1313 (Mi zvmmf10933)  

Сравнительный анализ эффективности применения полиномов Лежандра и тригонометрических функций к численному интегрированию стохастических дифференциальных уравнений Ито

Д. Ф. Кузнецов

195251 С.-Петербург, ул. Политехнический, 29, С.-Пб. Политехнический ун-т Петра Великого, Россия

Аннотация: Статья посвящена сравнительному анализу эффективности применения полиномов Лежандра и тригонометрических функций к численному интегрированию стохастических дифференциальных уравнений Ито в рамках метода аппроксимации повторных стохастических интегралов Ито и Стратоновича, основанного на обобщенных кратных рядах Фурье. На примере повторных стохастических интегралов кратностей 1–3, входящих в разложение Тейлора–Ито, показано, что их разложения, полученные с помощью кратных рядов Фурье–Лежандра, существенно проще и требуют значительно меньших вычислительных затрат в сравнении со своими аналогами, полученными на основе кратных тригонометрических рядов Фурье. Результаты статьи могут быть полезны для построения и реализации сильных численных методов для стохастических дифференциальных уравнений Ито с многомерным и нелинейным шумом. Библ. 20. Табл. 7.

Ключевые слова: кратный ряд Фурье, полином Лежандра, повторный стохастический интеграл, стохастический интеграл Ито, стохастический интеграл Стратоновича, разложение Тейлора–Ито, стохастическое дифференциальное уравнение Ито, численное интегрирование, среднеквадратическая сходимость.

DOI: https://doi.org/10.1134/S0044466919080118


Англоязычная версия:
Computational Mathematics and Mathematical Physics, 2019, 59:8, 1236–1250

Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья
УДК: 519.245
Поступила в редакцию: 15.01.2019
Исправленный вариант: 15.01.2019
Принята в печать:10.04.2019

Образец цитирования: Д. Ф. Кузнецов, “Сравнительный анализ эффективности применения полиномов Лежандра и тригонометрических функций к численному интегрированию стохастических дифференциальных уравнений Ито”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 59:8 (2019), 1299–1313; Comput. Math. Math. Phys., 59:8 (2019), 1236–1250

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Kuz19}
\by Д.~Ф.~Кузнецов
\paper Сравнительный анализ эффективности применения полиномов Лежандра и тригонометрических функций к численному интегрированию стохастических дифференциальных уравнений Ито
\jour Ж. вычисл. матем. и матем. физ.
\yr 2019
\vol 59
\issue 8
\pages 1299--1313
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/zvmmf10933}
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0044466919080118}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=39149026}
\transl
\jour Comput. Math. Math. Phys.
\yr 2019
\vol 59
\issue 8
\pages 1236--1250
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0965542519080116}
\isi{http://gateway.isiknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=PARTNER_APP&SrcAuth=LinksAMR&DestLinkType=FullRecord&DestApp=ALL_WOS&KeyUT=000487804000003}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85073265585}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/zvmmf10933
  • http://mi.mathnet.ru/rus/zvmmf/v59/i8/p1299

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Журнал вычислительной математики и математической физики Computational Mathematics and Mathematical Physics
    Просмотров:
    Эта страница:84
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2021